# Autor chenfeng
#!/usr/bin/env Python
# coding=utf-8

from paddlenlp import Taskflow
import time

#########################实体识别

time1 = time.time()

########################################1、相似
sim = Taskflow('text_similarity', model = 'simbert-base-chinese')
# print('#########################5、文本相似度')
# # print(sim([["2021年7月9日祝镜龙在大关街道大关东9苑26幢703室将老婆杀害，后祝镜龙被抓获，案件告破。",
# #             "2021年7月9日，拱墅区大关小区东9苑26幢703室发生一起命案，致1人死亡，案件已破。"]]))
# print(sim([["8月20日艮园36幢门口韩昌将高鹰捅伤致死后自杀，案件告破。",
#             "2021年8月20日，拱墅区（原下城区）艮园36幢发生一起命案，致1人死亡，案件已破。"]]))
#
# print(sim([["8月20日艮园36幢门口韩昌将高鹰捅伤致死后自杀，案件告破。",
#             "2021年10月19日，拱墅区建国北路树园小区发生一起伤害致死案件，致1人死亡，案件已破。"]]))
#
# print(sim([[ "2021年8月20日，拱墅区（原下城区）艮园36幢发生一起命案，致1人死亡，案件已破。",
#              "2021年10月19日，拱墅区建国北路树园小区发生一起伤害致死案件，致1人死亡，案件已破。"]]))
#
# print(sim([["10.26刘慧锦被诈骗案，金额2479610元", "3.18何群被诈骗案，金额3151680元"]]))

print(sim([["拱墅区（原下城区）艮园36幢","拱墅区建国北路树园小区"]]))
print(sim([["拱墅区大关小区东9苑26幢703室","大关街道大关东9苑26幢703室"]]))
print(sim([["建国北路树园小区","拱墅区建国北路树园小区"]]))


########################################2、实体抽取
# schema = ['时间', '地点', '人名'] # Define the schema for entity relation
# ie = Taskflow('information_extraction', schema=schema)
# result = ie(input)

# print('*'*40 + '1、实体抽取' + '*'*40)
# pprint(result) # Better print generateimages using pprint
#
# names = set()
# places = set()
# dates = set()
# for sub in schema:
#     for entity in result[0][sub]:
#         if(sub == '人名'):
#             names.add(entity['text'])
#         elif(sub == '地点'):
#             places.add(entity['text'])
#         else:
#             dates.add(entity['text'])
# print(names)
# print(places)
# print(dates)

time2 = time.time()
print(time2-time1)
